场景：互联网大厂Java后端面试室

面试官（严肃）：小曾，欢迎参加今天的面试。请先简单介绍下你过往的项目经验，尤其关注高并发、大数据量场景下的系统设计。

小曾（搓手）：您好，我主要参与过电商平台的订单系统、内容社区推荐系统，还有最近在做的AIGC应用开发。电商系统基于Spring Boot+MyBatis，用Redis做缓存，Kafka处理订单消息。社区系统用了Spring Cloud Alibaba，Elasticsearch做搜索，消息队列是RabbitMQ。AIGC项目是最近接手，主要用Spring AI整合OpenAI API，搭建智能客服系统。

第一轮提问：电商系统高并发扩容场景

面试官：很好，那我们聚焦电商系统。假设双十一大促期间，订单量激增10倍，你会如何应对？请从数据库、缓存、消息队列、服务拆分四个维度说明。

小曾：数据库肯定要分库分表，用ShardingSphere做路由。缓存的话，核心热点数据放Redis集群，比如商品详情、优惠券。消息队列用Kafka集群，保证订单异步处理不丢失。服务拆分的话，订单、支付、库存要独立部署，用Spring Cloud Gateway做流量调度。

面试官（点头）：思路不错，分库分表和Redis集群是关键。那如果分库后出现跨库事务问题，你会怎么解决？

小曾（思考）：这个...可以用2PC分布式事务，或者业务层面用本地消息表+异步重试。具体要看业务容错需求...

面试官：业务层面重试是常用方案，但要注意幂等性设计。比如通过数据库唯一索引防止重复下单。

小曾：对对对，确实要加分布式锁或幂等令牌。

面试官：很好。如果系统QPS达到10万，你会优先优化哪个环节？

小曾：应该是数据库吧？因为高并发瓶颈经常出现在写操作上。

第二轮提问：内容社区架构演进

面试官：假设你要重构一个5年历史的社区系统，用户量从100万增长到5000万，你会怎么改？请列出技术栈选型及理由。

小曾：首先要把单体拆成微服务，比如推荐系统、评论系统、搜索系统。推荐用Flink实时计算，评论用Redis+RabbitMQ，搜索升级到Elasticsearch 7.x集群。缓存层用Caffeine替代Ehcache，命中率更高。

面试官：提到Flink，能解释下为什么选择它？

小曾（犹豫）：因为...大数据量场景下，Flink的窗口计算性能好？

面试官：更准确地说，是因为它支持事件时间处理和状态管理，适合长事件间隔的实时任务。

小曾：哦哦，原来是这样...

面试官：搜索系统升级时，你会考虑哪些优化点？

小曾：词库优化、查询分词，还有把热词索引缓存到内存。

第三轮提问：AIGC智能客服系统设计

面试官：现在我们聊AIGC项目。假设客户问"我的订单为什么还没发货"，你会如何设计会话管理？

小曾：可以用Spring AI的SessionManager，把用户Query存起来。然后调用OpenAI API检索订单状态，再生成回复。

面试官：很好。但OpenAI API有调用频率限制，你会怎么缓解？

小曾（挠头）：这个...可以用本地知识库+远程API混合调用？比如先查企业文档，查不到再调用OpenAI？

面试官：对，这叫检索增强生成（RAG）。还有，如何避免AI回复产生幻觉？

小曾（支支吾吾）：这个...应该用提示工程优化Prompt？

面试官：没错。另外，如果客户连续提问5次仍得不到答案，你会怎么做？

小曾：可以转人工客服，或者提示用户完善问题描述。

面试官（合上笔记本）：小曾，你的基础扎实，但复杂场景下分析不够深入。AIGC项目需要更多工程化经验。回去等通知吧。

---

答案解析与技术点拆解

1. 电商系统高并发应对

   • 数据库分库分表：通过ShardingSphere实现水平切分，解决单表数据量瓶颈
   • 缓存设计：Redis集群+本地缓存（如Guava Cache）两级架构，缓存预热+动态调整过期策略
   • 消息队列：Kafka分区扩容+消费组配置，保证消息可靠传递
   • 服务拆分：采用领域驱动设计（DDD），按业务边界拆微服务，用Spring Cloud Gateway实现流量聚合

2. 社区系统架构演进

   • 推荐系统：Flink实时计算引擎用于处理毫秒级用户行为数据流
   • 评论系统：Redis存储热点评论，RabbitMQ解耦异步处理
   • 搜索优化：Elasticsearch 7.x集群+Tika内容解析器，支持多格式文档索引
   • 缓存升级：Caffeine本地缓存（最大200MB）+Redis分布式缓存，缓存穿透用布隆过滤器

3. AIGC系统设计要点

   • 会话管理：Spring AI SessionManager存储对话上下文，支持会话超时自动清理
   • API降级：使用Resilience4j实现OpenAI客户端熔断，本地知识库做兜底
   • 避免幻觉：通过Chain-of-Thought（思维链）Prompt模板提升回复准确性
   • 人工接入：设计意图识别模块，判断是否需要转人工服务（如检测否定词"但是"）

学习建议

• 传统Java栈需掌握Spring全家桶及JVM调优，重点突破Spring Cloud Alibaba治理组件
• 新兴技术要建立"传统技术+AI能力"复合认知，例如用Flink+Redis构建实时推荐系统
• 业务场景理解是关键，电商/社区项目涉及多线程、分布式事务等核心问题
• AI项目要关注Prompt Engineering、幻觉控制等工程实践，而非仅API调用

（全文完）